最近ChatGPT大火,背后训练大模型的硬件设备GPU也达到了一片难求的地步。 你有没有好奇:为什么必须要用GPU?CPU被淘汰了吗? 今天我们就来一起学习一下,为什么GPU比CPU更快。...1、GPU和CPU的区别有哪些? CPU是中央处理器的英文缩写,是计算机的中心部分,用来执行指令和数据处理。 CPU的指令集通常被设计用来处理各种类型的任务,包括算术运算、逻辑运算、位操作等。...在比较GPU和CPU时,以下几个方面也需要考虑: 并行计算能力:GPU具有更强的并行计算能力,这意味着它可以在同一时间内处理更多的数据。...因此,GPU在处理图形和视频数据时速度更快。 能耗:由于GPU的特殊结构和指令集,它的能耗比CPU低。在某些情况下,使用GPU可以节省能源成本。...图片 总之,GPU在处理大规模的并行计算任务时比CPU更快,这是由于其特殊的结构和指令集优化所导致的。在需要处理大量数据和执行并行计算的任务时,使用GPU可以显著提高计算效率。
前苹果工程师 Max Woolf 做了测评——由于谷歌云平台的收费规则,在有些情况下,使用 CPU 比 GPU 在经济上更划算。...他日前发表博文,得出了一个意外的结果: 由于谷歌云平台的收费规定,做深度学习项目有时候用 CPU 比 GPU 更划算。...如果用这些 CPU 虚拟机训练模型,速度与 GPU 可比(稍微差一点也行),那么用 CPU 在经济上就比用 GPU 更加划算。...Max 提出了问题:现在还没有用大量 CPU 做深度学习库的基准,因为大家都直奔 GPU 而去;但是,有没有可能用 CPU 的经济效益比 GPU 更高呢? 下面我们就来看一下 Max 测评的结果。...不出意料,GPU 比其他任何 CPU 都快大约两倍,但成本结构仍然相同。64 vCPU 在成本效益上表现糟糕,32 vCPU 的训练速度甚至还比 64 vCPU 快一些。
前言 我们都知道 Vue 对于响应式属性的更新,只会精确更新依赖收集的当前组件,而不会递归的去更新子组件,这也是它性能强大的原因之一。...其实,msg 在传给子组件的时候,会被保存在子组件实例的 _props 上,并且被定义成了响应式属性,而子组件的模板中对于 msg 的访问其实是被代理到 _props.msg 上去的,所以自然也能精确的收集到依赖...$forceUpdate 本质上就是触发了渲染watcher的重新执行,和你去修改一个响应式的属性触发更新的原理是一模一样的,它只是帮你调用了 vm....这里的 msg 属性在进行依赖收集的时候,收集到的是 parent-comp 的`渲染watcher。(至于为什么,你看一下它所在的渲染上下文就懂了。)...Vue 响应式的文章,欢迎阅读: 手把手带你实现一个最精简的响应式系统来学习Vue的data、computed、watch源码 本文也存放在我的Github博客仓库中,欢迎订阅和star。
之后,该公司便会开始使用TPU加速新数据的推断。谷歌表示,这比直接使用GPU或基本的x86芯片速度快很多。...他们在论文中写道:“尽管某些应用的利用率较低,但TPU平均比GPU或CPU速度快15至30倍左右。”...其中的GPU或CPU具体指的是英伟达的Tesla K80 GPU和英特尔的至强E5-2699 v3芯片,后者可以成为TPU的底层平台。...“我们没有与CPU密切整合,为了减少延迟部署的几率,TPU设计成了一个PCIe I/O总线上的协处理器,使之可以像GPU一样插到现有的服务器上。”...目标是在TPU运行完整的推理模型,降低与主CPU的互动,并使之足以灵活地满足2015年及之后的神经网络需求,而不仅仅适用于2013年的神经网络。”
得益于 GPU 极高内存带宽和较多核心数,研究人员可以更快地获得模型训练的结果。与此同时,CPU 受限于自身较少的核心数,计算运行需要较长的时间,因而不适用于深度学习模型以及神经网络的训练。...但近日,莱斯大学、蚂蚁集团和英特尔等机构的研究者发表了一篇论文,表明了在消费级 CPU 上运行的 AI 软件,其训练深度神经网络的速度是 GPU 的 15 倍。...DNN 训练通常是一系列的矩阵乘法运算,是 GPU 理想的工作负载,速度大约是 CPU 的 3 倍。 如今,整个行业都专注于改进并实现更快的矩阵乘法运算。...他们表示,该技术可以超越基于 GPU 的训练。 在 MLSys 2021 大会上,研究者探讨了在现代 CPU 中,使用矢量化和内存优化加速器是否可以提高 SLIDE 的性能。...我们利用这些创新进一步推动 SLIDE,结果表明即使不专注于矩阵运算,也可以利用 CPU 的能力,并且训练 AI 模型的速度是性能最佳专用 GPU 的 4 至 15 倍。」
CPU和GPU是两种不同的微处理器,它们在电脑、手机、游戏机等设备中负责执行各种计算任务。CPU是中央处理器,它是电脑的大脑,负责处理各种复杂的逻辑运算和控制指令。...GPU是图形处理器,它是电脑的眼睛,负责处理大量的图像和图形相关的运算。 CPU和GPU的主要区别在于它们的内部架构和设计目的。...CPU和GPU的区别不仅体现在硬件上,也体现在软件上。CPU和GPU使用不同的编程语言和工具来开发和运行程序。...CPU常用的编程语言有C、C++、Java、Python等,而GPU常用的编程语言有CUDA、OpenCL、TensorFlow等。CPU和GPU也有不同的编程模型和内存管理方式。...总之,CPU和GPU是两种不同类型的微处理器,它们各有各的优势和适用场景。
所以,我一一的拒绝了他们。 关于这套面试题,有很多内容,我都写过文章的!今天,我们来写一写第 14 小题。为什么 MyisAM 查询快? ? 关于,这个问题,我网上看了很多答案。...大多内容都雷同,但是我要强调的是,并不是说 MYISAM 一定比 InnoDB 的 select 快。 其实呢?MyISAM 适合读多,并发少的场景;这个问题要分场景来看。...不同的场景,还真不能说 MyISAM 比 InnoDB 中的查询快! 下面我们一起来看看 Innodb 和 Myisam 的 5 大区别: ? 上面的“事务”写错了。...关于 count 的区别,可以看我的这篇文章《你真的懂 select count(*) 吗?》。 那么为什么大家喜欢说 MyisAM 查询快呢?...说白了,为什么现在一些人喜欢 NoSQL 呢?因为 nosql 本身似乎应该是以省去解析和事务锁的方式来提升效能。MYISAM 不支持事务,也是它查询快的一个原因!
分析:这个问题其实是对redis内部机制的一个考察。其实根据博主的面试经验,很多人其实都不知道redis是单线程工作模型。所以,这个问题还是应该要复习一下的。...博主打一个比方:小曲在S城开了一家快递店,负责同城快送服务。小曲因为资金限制,雇佣了一批快递员,然后小曲发现资金不够了,只够买一辆车送快递。...的不同状态 客户送快递请求-------------->来自客户端的请求 小曲的经营方式-------------->服务端运行的代码 一辆车---------------------->CPU的核数...只有单个线程(一个快递员),通过跟踪每个I/O流的状态(每个快递的送达地点),来管理多个I/O流。 下面类比到真实的redis线程模型,如图所示 ? 参照上图,简单来说,就是。...我们的redis-client在操作的时候,会产生具有不同事件类型的socket。在服务端,有一段I/0多路复用程序,将其置入队列之中。
结合上述两种技巧,严志程团队提出的搜索方法 FP-NAS 比 PARSEC [1] 快 2.1 倍,比 FBNetV2 [2] 快 1.9-3.5 倍,比 EfficientNet [3] 快 132...搜索得到 FP-NAS-L2 模型复杂度达到 1.0G FLOPS,在只采用简单知识蒸馏的情况下,FP-NAS-L2 能够比采用更复杂的就地蒸馏的 BigNAS-XL [4] 模型,提高 0.7% 分类精度...得益于 GPU 极高内存带宽和较多核心数,研究人员可以更快地获得模型训练的结果。与此同时,CPU 受限于自身较少的核心数,计算运行需要较长的时间,因而不适用于深度学习模型以及神经网络的训练。...但近日,莱斯大学、蚂蚁集团和英特尔等机构的研究者发表了一篇论文,表明了在消费级 CPU 上运行的 AI 软件 SLIDE,其训练深度神经网络的速度是 GPU 的 15 倍。...推荐:CPU 比 GPU 训练神经网络快十几倍,英特尔:别用矩阵运算了。
stable-fast是一个用于在NVIDIA GPU上优化Hugging Face Diffusers的超轻量级推理优化框架。...stable-fast利用了几项关键技巧和功能来提供超快的推理优化: CUDNN卷积融合:stable-fast实现了全部Conv+Bias+Add+Act计算模式的完整且兼容的CUDNN卷积融合运算子操作符...CUDA Graph:stable-fast可以将UNet结构捕捉到CUDA Graph格式中,当批次规模小时,可以减少CPU开销。...我相信击败TensorRT只是时间问题。...安装 具体请参见项目GitHub页面,用户可以直接安装Linux和Windows下的预编译wheel包(在项目Release页面下载),也可以自己从源码编译,总之是非常简单也非常快的,开箱即用。
就比如说这个:“为什么处理排序后的数组比没有排序的快?”...毫无疑问,直观印象里,排序后的数组处理起来就是要比没有排序的快,甚至不需要理由,就好像我们知道“夏天吃冰激凌就是爽,冬天穿羽绒服就是暖和”一样。...但本着“知其然知其所以然”的态度,我们确实需要去搞清楚到底是为什么?...我本机的环境是 Mac OS,内存 16 GB,CPU Intel Core i7,IDE 用的是 IntelliJ IDEA,排序后和未排序后的结果如下: 排序后:2.811633398 未排序:9.41434346...那这个代码中的分支就好像火炬之光中的地图分支,如果处理器能够像我一样提前预判,那累加的操作就会快很多,对吧?
神经网络的训练中往往需要进行很多环节的加速,这就是为什么我们逐渐使用 GPU 替代 CPU、使用各种各样的算法来加速机器学习过程。但是,在很多情况下,GPU 并不能完成 CPU 进行的很多操作。...所以作者想到,为什么不在训练的过程中关闭这些闲置参数呢?这就需要快速的 CPU→GPU 数据迁移能力。...随着 CPU→GPU 迁移速度的加快,除了加速了 CPU 到 GPU 的张量转移外,开发者还可以实现很多新的功能。...CuPy 是一个借助 CUDA GPU 库在英伟达 GPU 上实现 Numpy 数组的库。基于 Numpy 数组的实现,GPU 自身具有的多个 CUDA 核心可以促成更好的并行加速。 ?...对于转移到 Cuda Pytorch 嵌入,或从 Cuda Pytorch 嵌入转移的两个步骤的总和上来说,SpeedTorch 比常规 GPU 和 CPU Pinned 张量的 Pytorch 速度同样快
但是需要说明的是CUDA为N卡独有,所以这就是为什么A卡对于深度学习不友好的原因之一。 Tensor Cores是加速矩阵乘法过程的处理单元。...Tensor Cores 内置在 CUDA 核心中,当满足某些条件时,就会触发这些核心的操作。 测试方法 GPU的计算速度仅在某些典型场景下比CPU快。...在其他的一般情况下,GPU的计算速度可能比CPU慢!但是CUDA在机器学习和深度学习中被广泛使用,因为它在并行矩阵乘法和加法方面特别出色。...()-s) #cpu take time: 55.70971965789795 可以看到cpu花费55秒 GPU计算 为了让GPU的CUDA执行相同的计算,我只需将....这就是为什么一个在CPU上需要几天训练的模型现在在GPU上只需要几个小时。
这套系统至少比Macbook Pro要强(除了功耗),而且可以实时升级一直用上好多年。 搭建这么一套设备非常有意思,而且做推理和学习比笔记本至少快20倍。 准备好了么?咱们先从需要采购的清单说起。...CPU 我在网上看了一下CPU评测,感觉慢一点的CPU也够用,因为我要做的事情很少受制于CPU,除了训练神经网络,其他都用GPU。...目前最新的版本是CUDA 8.0,CudNN 5.1。CUDA是一个API,也是一个编译器,允许其他程序将CPU用于通用应用程序,CudNN是一个旨在使神经网络在GPU上运行更快的库。...YOLO YOLO软件包也能对输入的图像进行实时识别。以前用Macbook,识别响应大概3-4秒,使用GPU,可以很准确的实时运行。...这个可以产生更多惊人的图片。 结论 咱们不需要花费数千美元,来搞一个比笔记本快很多的深度学习系统。动手DIY一套深度学习设备也是很宝贵的经验,而且DIY的东西还能升级。
可以看到在训练这个模型时,GTX 1080 Ti比AWS P2 K80快2.4倍,这有点惊人,因为两个显卡的性能应该差不多,我觉得可能是AWS上有降频或者受到虚拟化的影响。...CPU的表现比GPU慢9倍。有趣的是,i5 7500比亚马逊的虚拟CPU快2.3倍。 VGG微调 为Kaggle猫狗识别竞赛而微调一个VGG网络。...这次1080 Ti比AWS P2 K80快5.5倍。CPU在这个环节的表现,最多慢了200倍。 Wasserstein GAN 生成对抗网络(GAN)用来训练模型产生图像。...GTX 1080 Ti比AWS P2 K80快5.5倍。...GTX 1080 Ti比AWS P2 K80快4.3倍。CPU比GPU慢30-50倍。 好啦,关于万元打造一个深度学习系统的分享,就先到这里。
可以看到在训练这个模型时,GTX 1080 Ti比AWS P2 K80快2.4倍,这有点惊人,因为两个显卡的性能应该差不多,我觉得可能是AWS上有降频或者受到虚拟化的影响。...CPU的表现比GPU慢9倍。有趣的是,i5 7500比亚马逊的虚拟CPU快2.3倍。 VGG微调 为Kaggle猫狗识别竞赛而微调一个VGG网络。...这次1080 Ti比AWS P2 K80快5.5倍。CPU在这个环节的表现,最多慢了200倍。 Wasserstein GAN 生成对抗网络(GAN)用来训练模型产生图像。...GTX 1080 Ti比AWS P2 K80快5.5倍。...GTX 1080 Ti比AWS P2 K80快4.3倍。CPU比GPU慢30-50倍。 好啦,关于万元打造一个深度学习系统的分享,就先到这里。 各位端午节快乐。
安装好CUDA之后,下面的代码能把CUDA添加到PATH变量: 现在可以检验一下CUDA装好没有,运行如下代码即可: 删除CUDA或GPU驱动,可以参考如下代码: 安装CuDNN 我用的是CuDNN 5.1...可以看到在训练这个模型时,GTX 1080 Ti比AWS P2 K80快2.4倍,这有点惊人,因为两个显卡的性能应该差不多,我觉得可能是AWS上有降频或者受到虚拟化的影响。...CPU的表现比GPU慢9倍。有趣的是,i5 7500比亚马逊的虚拟CPU快2.3倍。 VGG微调 为Kaggle猫狗识别竞赛而微调一个VGG网络。...GTX 1080 Ti比AWS P2 K80快5.5倍。...CPU比GPU慢30-50倍。 好啦,关于万元打造一个深度学习系统的分享,就先到这里。
在本文中,我将分享关于选择合适的图形处理器的见解。 为什么深度学习需要GPU? 哪个GPU规格很重要,为什么? 在选择GPU时要注意什么? GPU的性价比; 关于预算的建议。...GPU + 深度学习 = ? (但是为什么呢?) 深度学习(DL)是机器学习领域的一部分。DL采用 DL通过使用神经网络逼近问题的解决方案。...例如,在CPU上增加几个数字是非常快的。但在大量数据的操作下,它会陷入困境。例如,增加几万或几十万个数字的矩阵。在幕后,DL主要由矩阵乘法之类的操作组成。...的VRAM很重要时,这张显卡比市场上的任何其他显卡都多。...1080比特斯拉显卡快5倍,比K80快2.5倍。K40有12 GB VRAM,K80的VRAM高达24 GB。 从理论上讲,P100和GTX 1080 Ti在性能方面应该是一致的。
为什么,因为现在已经存在很多优秀的深度学习框架了(TensorFlow、Pytorch),Opencv只需要管好可以读取训练好的权重模型进行推断就足够了。...为什么Opencv版的比Darknet版的速度快那么多,是因为Opencv的Cpu端的op编写过程中利用了CPU-MKL等很多优化库,针对英特尔有着很好的优化,充分利用了多线程的优势(多线程很重要,并行计算比串行计算快很多...但是有点需要注意,Opencv最好的实践是CPU端,GPU端Opencv对cuda的支持不是很好,Opencv只有利用OpenCL支持GPU,但速度没有cuda库快。...但我们在观察Pytorch的1.0文档中已经可以熟知,为什么Pytorch-v1.0称为从研究到生产: 最重要的三点: 分布式应用 ONNX的完全支持 利用C++部署生成环境 简单谈谈第三个要点,看了官方的说明文档...比较流行的两个框架是ncnn(主要是cpu)和mace(也支持Gpu)。都在发展阶段,前者出世1年左右,后者出世半年不到。 也期待一下吧!
但是这些因素,ARM系列CPU也可以做到,但是为什么还是没Intel快呢? 当然因素肯定是多样的。...为什么说GPU拥有大量计算能力。我们看一张NV GPU的架构图 ? ...之后我们称GPU的Core为cuda核)。 再对比一下CPU的微架构和架构图,以FP mul“执行单元为例”,一个CPU的Core中有2个,六核心的CPU有12个。...虽然我们不知道GPU cuda核的内部组成,但是可以认为这样的计算单元至少等于cuda核数量——128。 128和12的对比还不强烈。...该款CPU的最大支持64G内存,其内存最大带宽是68GB/s。 然而GPU对应的显存带宽则比CPU对应内存高出一个数量级! ?
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